输气管道天然气压缩机工艺气流量软测量研究与实践

刘国豪 侯磊 李清平 任波涛 王乾坤 田望 潘腾 李东阳

（1.中国石油大学（北京）机械与储运工程学院；2.中国石油管道公司；3.中国石油集团公司生产经营管理部）

1 现状

天然气管道能耗占管道输送企业能耗的50%以上，压缩机组是输气管道关键的耗能设备，天然气压缩机组能耗占天然气管道能耗90%以上[1]。生产调控部门的能耗分析部门针对天然气输送方案，需要进行全线仿真优化，保持管线和压缩机组运行在能耗较低的范围。压缩机性能模型是全线优化模型中的核心模块之一，其模型准确度对全线节能优化的水平影响很大。

机组性能数据，是天然气管网运行仿真和优化最基础和最核心的数据。通过压缩机的气体实际压缩流量（即工艺气流量）参数是计算压缩机效率、绘制性能曲线、建立压缩机性能数据模型的关键基础参数之一[2]。压缩机工艺气通过量，最准确的方法是安装单台在线流量计。限于目前国内流量计设计及安装现状，天然气首站安装有计量交接使用的总进站流量计，各中间压气站没有进出站流量计（分输除外），均没有单台压缩机进出口的流量计，调控优化部门无法绘制准确的压缩机实际性能曲线，建模时只能使用压缩机出厂性能曲线，但运行一段时间后压缩机会产生磨损和老化等问题，从而使压缩机的实际性能发生偏移，继续使用出厂性能曲线会使优化效果达不到最佳。另一种获取单机流量的方法是按照SY/T 6637—2018《天然气输送管道系统能耗测试和计算方法》[3]测试步骤，由专业的检测机构携带流量测试设备到各压气站进行实测[4-6]，虽然能得到单机流量数据并画出运行段的曲线，但耗时耗力，工作效率低，不能有效满足实时、连续、数据量要求，如何准确得到单台压缩机工艺气流量一直是生产运行人员的难题。利用天然气站场现有的数据和资料，通过引入流量软测量技术，建立流量软测量模型，并与目前修正模型进行准确度比较，验证由软测量建模得到的现场测试数据的实际效果，分析其节能效果和应用前景，为能源管理、节能优化提供技术支持。

2 软测量技术的概念

软测量是把生产过程统一有机结合，应用计算机技术对现场难以测量或者暂时不能测量的重要变量，选择使用另外一些容易测量或已经存在的变量，通过组建某种数学关系来推断或者估计，以软件（数学公式）来替代硬件（测量设备）的功能[7]。软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集与处理、软测量模型的建立三部分组成。其中软测量建模是软测量技术的关键和难点[8-9]，文中将重点研究工艺气流量进行软测量的建模，具体步骤是先用出厂性能曲线建模，之后使用实际数据对模型进行偏移优化，最后得到软测量建模的实际性能曲线模型。

3 压缩机性能曲线模型建立与完善

3.1 压缩机出厂性能曲线建模

选用某天然气管道典型离心式压缩机为例，该压气站为该条管线首站，配备有超声波流量计用于计量交接。为了获取该压缩机原始性能曲线参数，测试了该机组压缩机转速6 819 r/min、7 262 r/min以及7 528 r/min转速下的流量、多变能头参数，如表1所示。其中，转速、流量两项参数为已知自变量，多变能量头为未知因变量。

表1 三个转速下对应的参数

根据风机定律以及偏最小二乘法，得到H关于Q与N的回归方程式（1）为：

式中：N为转速，r/min；H为多变能量头，kJ/kg；Q为流量，m3/h。

基于以上压缩机性能曲线模型，研究其在现场流量软测量的应用效果。仍旧选择该压气站为例，通过现场SCADA 数据系统采集该机组之前正常运行参数作为模型验证数据，取得的70组数据如表2所示。

通过拟合回归[10]，计算得到该压气站压缩机天然气通过量，与站内流量计计量的数据进行比较，模型拟合数据与站内流量计计量数据的误差比较如图1所示，压缩机性能曲线模型软测量的结果较站内超声波流量计结果的平均误差为3.09%。

图1 模型拟合数据与站内流量计计量数据的误差比较

表2 现场SCADA数据系统采集的70组运行数据

3.2 模型的完善

从图1可以看出，选用该模型对压缩机流量进行软测量，模型拟合结果能够较好跟踪压缩机流量变化趋势，但结果的误差较大，无法满足现场计量准确度（误差低于2%）的要求。需要对该模型进行再次优化，考虑到流量拟合结果普遍低于站内超声波流量计计量数据，故在压缩机回归模型中加入流量偏移量(Q-q)，重新进行回归分析得到压缩机性能模型如式（2）：

优化后的压缩机回归模型流量软测量结果与站内计量数据进行比较，优化模型后的拟合数据与站内流量计计量数据的误差比较如图2 所示。从图2可以看出，模型拟合结果较好，平均误差为0.92%，远低于小于2%的要求，结果十分准确，能够反映现场实际运行状况。

图2 优化模型后的拟合数据与站内流量计计量数据的误差比较

4 应用实践

4.1 与国内修正性能曲线的准确度比较

目前，该天然气管道在进行管网优化中采用的压缩机模型是由某石油大学提供的修正模型，该修正模型与采用软测量建模得到的现场测试数据拟合的模型进行对比，在相同转速下（3 965、4 270、4 575、4 880、5 185、5 490、5 795、6 100、6 400 r/min）实际测量性能曲线与石油大学修正曲线的对比如图3所示。

将两组模型数字化，其中软测量建模得到的实际测试性能曲线模型方程为式（3）：

图3 实际测量性能曲线与石油大学修正曲线的对比

某石油大学性能曲线模型为式（4）：

以2019 年某月该压气站日报表以及下游MS 计量站流量数据（真值数据）作为参考，对比两组性能曲线的拟合结果，两组性能曲线与MS 流量真值的拟合结果对比如下图4所示：

图4 两组性能曲线与MS流量真值的拟合结果对比

从图4看出，除去几个数据异常点之外，通过软测量建模得到的实际测试性能曲线与下游MS 计量站流量真值数据的误差为-5.7%；某石油大学修正数据与下游MS 计量站流量真值数据的误差为14.9%。从对比结果上可以看出软测量建模得到的实际测试性能曲线更为精确。

4.2 节能效益分析

按照压缩机出厂性能曲线建立的模型代入天然气输送运行优化方案后，天然气管输单耗、能耗率、生产单耗等得到大幅下降，每年节约运行成本可达3亿元左右。

按照流量软测量建模得到更准确的压缩机实际性能模型后，与使用出厂性能曲线的优化方案相比，关键模型的准确度再次得到提高。在不需要其他操作和节能措施的情况下，天然气管道运行企业的能耗率、生产单耗等主要能耗指标将继续下降。以能耗率计算，使整体运行能耗率从目前的2%左右再下降约0.35% ， 按照目前自耗气价格1.15 元/m3，自耗电价格0.65 元/kWh 计算，管道运营企业一年将再节约1 000 余万元运行成本，节能效果突出。

5 结论

通过使用流量软测量技术，利用天然气站场现有的数据和资料，建立了准确的压缩机流量软测量模型，间接得到了单机工艺气流量的连续、准确数据，解决了压缩机单机流量难获取的问题，为天然气管道节能优化仿真提供了更准确的压缩机模型，按照流量软测量建模得到更准确的压缩机实际性能模型后，与使用出厂性能曲线的优化方案相比，在不需要其他操作和节能措施的情况下，天然气管道运行企业的能耗率、生产单耗等主要能耗指标将继续下降，运营成本也将进一步降低。流量软测量技术为能源管理、节能优化提供了更多的选择方法和技术支持，随着人工智能和大数据技术在管道生产运行中的发展，在管道输送行业的能耗管理和能源技术工作中将有更广阔的应用前景。